Qualitätsmanagement & Rückverfolgbarkeit
Ein Bauteilfehler wird im Feld entdeckt. Die Fragen kommen sofort: Welche Maschinen sind betroffen? Welcher Lieferant? Welche Charge? Wenn Daten fehlen, dauert es Tage oder Wochen, bis belastbare Antworten vorliegen – während Kosten und Druck steigen.
Qualitätsprobleme entstehen oft erst im Betrieb.
Ohne vernetzte Daten bleibt unklar:
- welche Bauteile oder Chargen betroffen sind,
- welche Lieferanten involviert waren,
- unter welchen Bedingungen produziert wurde.
Warum Qualitätsmanagement neu gedacht werden muss
Unternehmen im Maschinenbau, bei OEMs und in der Mobilitätsindustrie stehen vor steigenden Qualitätsanforderungen. Produkte werden variantenreicher, Lieferketten komplexer, regulatorische Vorgaben strenger.
Gleichzeitig liegen produktrelevante Daten häufig verteilt in verschiedenen Systemen und bei unterschiedlichen Partnern. Das verlangsamt Ursachenanalysen, macht Serviceeinsätze unsicher und führt dazu, dass Reklamationen oder Rückrufe oft breiter ausfallen als notwendig.
Mit einer einheitlichen Datenbasis über den gesamten Produktlebenszyklus wird Qualität über Organisationsgrenzen hinweg messbar, nachvollziehbar und steuerbar.
Die Basis für Transparenz und Rückverfolgbarkeit
Ein durchgängiger digitaler Zwilling – kombiniert mit einem Digitalen Produktpass (DPP) und einem souveränen Datenraum – macht relevante Produktdaten konsistent verfügbar und schafft so eine konsistente Datengrundlage. So werden effizientes Qualitätsmanagement und vollständige Rückverfolgbarkeit über den gesamten Lebenszyklus möglich.
Qualitätsmanagement & Rückverfolgbarkeit im Lebenszyklus
Der Use Case verbindet Produkt- und Qualitätsdaten aus Konstruktion, Fertigung, Logistik und Betrieb. Der Digitale Produktpass dient dabei als strukturierter Datencontainer, während der Datenraum einen sicheren und kontrollierten Austausch zwischen beteiligten Unternehmen ermöglicht.
Im digitalen Zwilling werden alle relevanten Lifecycle-Daten zusammengeführt:
- As-Planned: Design, Varianten, Stücklisten
- As-Built: Material- und Chargendaten, Produktionsparameter, Montageinformationen
- As-Maintained: Nutzungs- und Wartungshistorie, Lastprofile, Reparaturen
Dadurch entsteht ein vollständiges Bild des Produktes, das sich ideal für schnelle Ursachenanalysen und fundierte Entscheidungen eignet.
Rückverfolgbarkeit in Aktion
Dieses Praxisbeispiel verdeutlicht, wie durchgängige Rückverfolgbarkeit und ein Data Space die Ursachenklärung beschleunigen und Maßnahmen präziser machen – vom digitalen Zwilling über den DPP bis zum Partneraustausch.
Hydraulikkomponenten stehen hier stellvertretend für typische Zulieferteile im Maschinen- und Anlagenbau.
Ohne digitale Rückverfolgbarkeit:
- Betroffene Ventile lassen sich nur schwer identifizieren
- Rückrufe müssen oft vorsorglich ganze Serien umfassen
- Analysezeiten ziehen sich über Wochen
Mit digitalem Zwilling & DPP:
- exakte Identifikation betroffener Seriennummern in Sekunden
- klare Zuordnung zu Lieferanten, Materialien und Prozessparametern
- Unterscheidung zwischen Ausreißer und systematischem Fehler
- zielgerichtete Serviceeinsätze statt flächendeckender Austauschaktionen
Ohne durchgängige Rückverfolgbarkeit:
Die Fehleranalyse dauert 3–4 Wochen.
Es müssen vorsorglich 10.000 Teile ausgetauscht werden.
Die Klärung mit Lieferanten zieht sich über mehrere Wochen hin.
Die Rückrufkosten liegen bei etwa 15 Mio. €.
Mit Data Space-Lösung:
- Die Fehleranalyse verkürzt sich auf 24–48 Stunden.
- Es werden nur noch 250 tatsächlich betroffene Teile ausgetauscht.
- Nachweise gegenüber Lieferanten sind sofort verfügbar.
- Die Rückrufkosten sinken auf rund 400.000 €.
Ergebnis:
In der Beispielrechnung sinkt die Analysezeit von 3–4 Wochen auf 24–48 Stunden. Statt vorsorglich ganze Serien zu tauschen, werden nur die tatsächlich betroffenen Teile ersetzt. Nachweise gegenüber Lieferanten sind kurzfristig verfügbar, Rückrufkosten sinken im Beispiel von ca. 15 Mio. € auf rund 400.000 €.
Hinweis:
Die Zahlen sind Beispielrechnungen basierend auf typischen Projekterfahrungen.
Mehrwert für Maschinenbau, OEMs und Mobilität
Reduzierter Qualitätskostenbelastung
Frühe Fehlererkennung, geringere Ausschussquoten und präzisere Rückrufaktionen vermeiden unnötige Kosten.
Schnelleren Root-Cause-Analysen
Durchgängige Datenverfügbarkeit ermöglicht fundierte Diagnosen und verkürzt Reaktionszeiten erheblich.
Mehr Transparenz in der gesamten Lieferkette
Varianten, Lieferanten, Prozessparameter und Materialien sind jederzeit nachvollziehbar – unverzichtbar für Audits und Compliance.
Verbesserte Service- und Wartungsprozesse
Realbetriebsdaten schaffen die Basis für zielgerichtete Maßnahmen und kürzere Stillstandszeiten.
Regulatorische Sicherheit
Mit DPP, AAS und Datenräumen erfüllen Unternehmen künftige Anforderungen aus EU Battery Regulation und EU Data Act frühzeitig.
Warum Datenräume eine Schlüsselrolle einnehmen
Datenräume ermöglichen es Unternehmen, Daten souverän, sicher und kontrolliert über Organisationsgrenzen hinweg auszutauschen – ohne Abhängigkeit von zentralen Plattformen.
Die technische Komplexität bleibt dabei im Hintergrund: Sie nutzen den Datenraum, ohne sich um Integration, Betrieb oder Standards kümmern zu müssen. Entscheidend ist, was Sie damit erreichen.
- Datenhoheit
Sie entscheiden, wer was wann sieht – nicht ein Plattformanbieter oder Intermediär. - Interoperabilität
Funktioniert mit Ihren bestehenden Systemen und denen Ihrer Lieferanten, ohne dass alle auf dieselbe Plattform wechseln müssen. - Sicherheit & Vertrauen
Ihr Wettbewerbsvorteil bleibt geschützt, während die nötigen Daten verfügbar sind. - Geschäftsnutzen
Schnellere Entscheidungen, stabilere Lieferketten und reduzierte Qualitätskosten.
Der Weg zur Lösung:
Data Journey in 3 Phasen
Sie müssen nicht sofort alles anbinden und durchstandardisieren.
Nutzen Sie den bestehenden Datenraum gezielt entlang eines priorisierten Use Cases. Vom Qualitätsproblem leiten Sie den konkreten Datenbedarf ab, führen die relevanten Informationen strukturiert zusammen und machen sie in der benötigten Form nutzbar – zum Beispiel für den Digital Product Pass. So entsteht schnell messbarer Nutzen, ohne ein Großprojekt zu starten.
Phase 3:
Ecosystem & Branchenstandards (12+ Monate)
Phase 2:
Skalierung & Standardisierung (6-12 Monate)
Phase 1:
Use Case & Datenbedarf (3-6 Monate)
doubleSlash – Ihr Partner für datenbasierte Qualitätssicherung
Wir unterstützen Unternehmen dabei, digitale Zwillinge, Datenräume und Produktpässe gewinnbringend einzusetzen. Unser Fokus liegt auf Geschäftsnutzen und operativer Umsetzbarkeit: von der Use-Case-Definition über die Datenstrategie bis hin zur technischen Integration.
Mit Erfahrung in Maschinenbau, Mobilität und Fertigung entwickeln wir Lösungen, die Transparenz schaffen und Prozesse nachhaltig verbessern.
Kostenloses Potenzial-Assessment
Lassen Sie uns gemeinsam herausfinden, welchen konkreten Nutzen Sie erzielen können.
In einem 60-Minuten-Gespräch klären wir:
- Welches Qualitätsproblem sich bei Ihnen am schnellsten lösen lässt
- Welche Kosteneinsparung in Ihrem Fall realistisch ist
- Welche ersten konkreten Schritte nötig sind
Unser Ansatz: individuell, praxisorientiert und fokussiert auf Ihren konkreten Use Case.
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